%0 Journal Article
%T 标准粒子群优化算法的马尔科夫链分析
%A 潘峰
%A 周倩
%A 李位星
%A 高琪
%J 自动化学报
%P 381-389
%D 2013
%R 10.3724/SP.J.1004.2013.00381
%X ？根据粒子群优化（Particleswarmoptimization,PSO)算法的差分模型定义粒子状态序列和群体状态序列,并分析其马尔科夫性质,证明了粒子及种群的最优状态集的封闭性,以及计算粒子一步转移概率;进一步基于全概率公式和马氏链的性质,推导了群体状态转到最优状态集的转移概率;根据该转移概率,对PSO算法的惯性权重ω和加速度因子c进行了讨论和解释,研究了算法早熟收敛和发散等问题,最后分析表明标准PSO算法以一定概率收敛到全局最优.
%K 粒子群优化算法
%K 马尔科夫链
%K 全概率公式
%K 全局收敛
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract17798.shtml